Sette Sauvignon, un caso per leggere il vino con i dati
Dal suolo alle parole con cui si vende una bottiglia: Carlo G. Ferretti segue le differenze tra sette Sauvignon attraverso Data science e IA analitica. Un percorso verso Simei.
October 6, 2026
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Sette Sauvignon, un caso per leggere il vino con i dati
Sette Sauvignon Blanc provenienti da sette vigneti dello stesso territorio, della stessa annata e vinificati separatamente: quanto delle loro differenze arriva fino al consumatore? La domanda attraversa suolo, scelte di cantina, composizione del vino, assaggio e comunicazione commerciale. Le caratteristiche che le misure distinguono non sono necessariamente riconosciute nel bicchiere o raccontate nelle schede di vendita. Seguire questo percorso significa interrogarsi sui punti nei quali l’identità di un vino resta leggibile e su quelli nei quali si attenua. In un mercato difficile, l’analisi può offrire elementi per decidere dove intervenire e come dare valore alle differenze documentate.
Su Il Corriere Vinicolo Vite,n. 31/2026, nelle pagine a cura di Carlo G. Ferretti, GIR – Geo Identity Research, l’articolo «Sette vini diversi. Ma chi se ne accorge?» presenta un caso di studio costruito su oltre tremila determinazioni. Il percorso parte dalle rocce e dai minerali dei suoli, attraversa uve, mosti e vini e arriva a una prova alla cieca con dodici assaggiatori addestrati. Nei dieci calici serviti a ciascuno erano nascosti tre doppioni: sui trentasei complessivi, soltanto due sono stati collocati nello stesso gruppo. Un risultato che l’autore invita a leggere tenendo conto della difficoltà del compito e delle condizioni della seduta, senza confondere la mancata riconoscibilità con l’assenza di differenze. Anche le parole mostrano una perdita di distinzione: due rivenditori descrivono due vini diversi usando lo stesso identico paragrafo.
Il quadro proposto è quello del «wine ecosystem»: il vino come sistema nel quale ambiente, produzione, percezione e mercato si influenzano. Data science, machine learning e Intelligenza artificiale analitica servono a mettere in relazione informazioni diverse e a distinguere i segnali dalle coincidenze, affiancando osservazione sul campo e misure di laboratorio. Nel caso presentato, alcune caratteristiche convergono attraverso le scelte di cantina, mentre una parte della firma chimica del suolo resta rilevabile in bottiglia: una traccia analitica che non coincide con un sapore. L’introduzione «Il vino è in crisi? Prima della cura, l’analisi» apre così una serie che proseguirà con clima, adattamento umano e modelli previsionali. Il percorso si concluderà il 18 novembre a Simei con la tavola rotonda «Intelligenza artificiale e Big data, l’approccio scientifico dalle applicazioni pratiche ai modelli previsionali».